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小型语言模型有效地提取长文本
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种轻量级的基于区间的命名实体识别方法SeNER，采用双向箭头注意机制和LogN缩放技术来有效处理长文本，并引入双向滑动窗口和形态注意机制，显著减少冗余候选区间。该方法在三个长NER数据集上表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种轻量级的基于区间的命名实体识别方法SeNER。
- SeNER采用双向箭头注意机制和LogN缩放技术，有效处理长文本。
- 引入双向滑动窗口和形态注意机制，显著减少冗余候选区间。
- 该方法在三个长NER数据集上表现优异，取得最佳提取准确率。
- 在GPU内存使用方面，SeNER表现优秀。
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